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Buenos Aires » Infobae
Fecha: 30/08/2025 04:58
Un estudio científico argentino analizó millones de pases de la temporada 2017 2018 de las ligas europeas, identificando patrones de alto y bajo rendimiento (Fac. Cs Exactas UBA) El fútbol es un deporte que combina pasión, incertidumbre y estrategia. A menudo se dice que cualquiera puede ganar un partido y, en ocasiones, equipos modestos sorprenden a gigantes del deporte. Las posiciones, los roles de los jugadores, las tácticas del entrenador y la interacción constante entre quienes se mueven en el campo configuran un sistema mucho más estructurado de lo que parece a simple vista. Un nuevo estudio científico encabezado por el físico argentino Andrés Chacoma demostró que esa compleja dinámica puede analizarse con herramientas matemáticas para comprender mejor qué ocurre cuando un equipo juega bien o mal y, lo más importante, cómo mejorar su rendimiento. BARCELONA, SPAIN - AUGUST 13: Lionel Messi of FC Barcelona (C) dribbles Gareth Bale (R) and Sergio Ramos of Real Madrid (L) during the Supercopa de Espana Final 1st Leg match between FC Barcelona and Real Madrid at Camp Nou on August 13, 2017 in Barcelona, Spain. (Photo by Power Sport Images/Getty Images,) La investigación, realizada en el Departamento de Física de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la Universidad de Buenos Aires y publicada en la prestigiosa revista Physical Review E, constituye un aporte inédito al análisis táctico. Se trata de un método capaz de cuantificar el funcionamiento de un equipo a partir de la construcción de redes de pases. Lo innovador de esta propuesta no está únicamente en describir lo que ocurre, sino en brindar recomendaciones para optimizar el juego, incluso en situaciones críticas como cuando un jugador clave es bloqueado por el rival. “Estuvimos trabajando con una base de datos que reúne todos los eventos que se vieron en todos los partidos de la temporada 2017-2018 de las cinco ligas europeas más importantes”, explicó Chacoma. Ese cúmulo de información inmenso fue la base para identificar patrones estadísticos que permiten responder a una pregunta tan vieja como el deporte mismo: ¿por qué un equipo puede dominar el partido durante varios minutos y luego, de pronto, perder eficacia y quedar a merced del rival? El trabajo del físico Andrés Chacoma combina datos masivos y métricas de redes para guiar decisiones tácticas en el fútbol profesional (Fac. Cs Exactas UBA) Redes que explican el juego Los científicos partieron de una premisa sencilla pero poderosa: la interacción más elemental en el fútbol es el pase. Cada pase conecta a dos jugadores y, al repetirse, genera una red que refleja cómo se articula el equipo. A través del análisis de estas redes, los investigadores lograron distinguir con precisión las diferencias entre los momentos de alto rendimiento y los de bajo rendimiento. Para establecer qué significaba jugar bien o mal, fijaron parámetros claros. Un equipo estaba jugando bien cuando lograba tiros al arco y se encontraba adelantado en el campo. En cambio, se consideraba que jugaba mal cuando retrocedía y recibía disparos en contra. Con esos criterios, seleccionaron secuencias de 50 pases previos a cada tiro, lo que permitió construir dos tipos de redes: las de buen rendimiento y las de mal rendimiento. Frecuencia de interacciones entre jugadores del Barcelona. La intensidad del color es proporcional al número de pases observados. (a) En situaciones de alto rendimiento. (b) En situaciones de bajo rendimiento. (Fac. Cs Exactas UBA) “Buscamos diferencias en la estructura de esos dos conjuntos de redes. Y esas diferencias, uno las puede de cuantificar con distintas métricas que se usan para las redes. Por ejemplo, una métrica que se llama clustering, que mide si en la red hay estructuras triangulares. Entonces, si el clustering es alto, es porque tenemos jugadores que se están pasando la pelota de manera triangular, como que están triangulando bien. Otra métrica que usamos, por ejemplo, es la centralidad, que mide qué tan importante es un jugador en la red, pensado cuál es la probabilidad de que ese jugador tenga la pelota en un momento dado”, detalló Chacoma. El trabajo demostró que estas métricas varían significativamente entre ambos contextos. En los momentos de alto rendimiento, las redes de pases presentan mayor cohesión, con conexiones sólidas que permiten sostener el ataque. En cambio, en los momentos de bajo rendimiento, las redes se fragmentan, los pases pierden fluidez y los jugadores clave quedan aislados. Ciencia aplicada a la táctica Las redes de pases muestran cómo se articula un equipo, en los momentos de alto rendimiento los jugadores mantienen conexiones sólidas (Fac. Cs Exactas UBA) El aporte más valioso de este enfoque no se limita a describir lo que ocurre, sino que brinda herramientas para actuar en consecuencia. El modelo incluye la aplicación de técnicas estadísticas como la regresión logística para clasificar las redes en alto o bajo rendimiento. A partir de los coeficientes obtenidos, es posible identificar qué métricas deben ajustarse para favorecer configuraciones asociadas a un mejor juego. En otras palabras, el estudio no solo explica el pasado, sino que ofrece pistas para modificar el presente y mejorar el futuro. Ese aspecto lo convierte en una herramienta con potencial práctico para entrenadores y analistas, ya que permite diseñar estrategias basadas en datos objetivos. El caso del Barcelona de Lionel Messi e Andrés Iniesta fue uno de los ejemplos utilizados para ilustrar la utilidad del método. Los investigadores observaron que el equipo empeoraba su rendimiento cuando Iniesta tenía un clustering bajo. Leo Messi y Andrés Iniesta en la Supercopa 2017. El caso del Barcelona mostró que Iniesta aumentaba el rendimiento del equipo cuando su clustering en la red de pases era elevado (Reuters / Susana Vera) La conclusión fue clara: si se buscaba optimizar la performance, era necesario configurar los pases para que Iniesta alcanzara un clustering alto. “Yo podría decirle al entrenador que si hace jugar más por el lado donde juega Iniesta va a aumentar el clustering de Iniesta y eso va a llevar a mejores redes de pases. O sea, esta herramienta te permite meterte en la táctica del equipo”, sostuvo Chacoma. El modelo también se aplicó al llamado “problema del jugador bloqueado”. En muchos partidos, los rivales intentan neutralizar a una figura clave, como Messi, para limitar el poder ofensivo del equipo. El estudio reveló que, cuando eso ocurre, no solo se resiente el jugador anulado, sino que todo el sistema pierde eficacia. Frente a ese escenario, la propuesta consiste en reconfigurar las conexiones de los compañeros para compensar la ausencia y reconstruir una red de alto rendimiento. l estudio analizó millones de pases de la temporada 2017 2018 de las ligas europeas, identificando patrones de alto y bajo rendimiento (EFE) “Es un problema de optimización. Vos sacás al jugador a la cancha y analizás qué red de pases tiene que haber para que los jugadores vuelvan a tener métricas relacionadas a una alta performance sin la presencia de Messi. Y eso de alguna manera, te lleva a una red de alta performance en presencia del jugar bloqueado”, explicó el investigador. El artículo científico complementó esta propuesta al señalar: “Este marco proporciona herramientas cuantitativas para guiar las decisiones tácticas y optimizar la dinámica de juego”. Esa afirmación sintetiza la novedad del trabajo: pasar del diagnóstico a la intervención concreta en la estrategia. Entre el azar y la estructura El fútbol, como todo deporte colectivo, oscila entre lo imprevisible y lo planificado. Si el juego fuera puro azar, los jugadores correrían detrás de la pelota sin orden y el espectáculo sería caótico. Si fuera totalmente determinista, se parecería a un metegol donde las jugadas estuvieran predefinidas. En la práctica, se mueve en un terreno intermedio, donde el azar y la táctica conviven. Cuando el clustering es alto los jugadores triangulan con fluidez, ese tipo de métricas se asoció con un mejor rendimiento en la cancha ( AFP ) La originalidad de esta investigación es que ofrece una manera científica de transitar ese espacio intermedio. No se trata de reemplazar la intuición del entrenador ni la creatividad de los jugadores, sino de complementarlas con datos que muestran cómo se organiza el equipo en cada situación. En un partido como la final del Mundial de Qatar 2022 entre Argentina y Francia, donde el rendimiento cambió drásticamente en cuestión de minutos, este tipo de herramientas podría aportar explicaciones más precisas sobre lo que ocurrió en el campo. Al mismo tiempo, la investigación reconoce sus propios límites. Chacoma subrayó que se trata de un sistema probabilístico, por lo que las recomendaciones no garantizan un resultado absoluto. El fútbol conserva su carácter impredecible, pero ahora dispone de un marco que permite acotar esa incertidumbre. El análisis reveló que las redes de bajo rendimiento se fragmentan, los pases pierden continuidad y los jugadores clave quedan aislados (EFE/ Francisco Guasco/) Lo relevante es que el estudio abre un camino para aplicar la física y las matemáticas al deporte más popular del planeta de un modo práctico. La recopilación masiva de datos, cada vez más común en el fútbol profesional, encuentra aquí un aliado científico capaz de transformarla en conocimiento útil. Este tipo de avances anticipa un futuro en el que las decisiones tácticas estarán cada vez más respaldadas por modelos cuantitativos. Los entrenadores podrán saber no solo qué jugador está siendo bloqueado, sino cómo reorganizar la red de pases para mantener el nivel del equipo. Los clubes tendrán la posibilidad de medir con mayor objetividad qué sistemas de juego favorecen su rendimiento. En definitiva, la ciencia demostró una vez más su capacidad para iluminar fenómenos cotidianos con una nueva mirada. Lo que parecía una cuestión de intuición o de suerte comienza a revelarse como un sistema que puede analizarse, medirse y optimizarse. Y aunque siempre habrá espacio para la gambeta inesperada o el gol milagroso, el fútbol del futuro se jugará también en el terreno de los datos y las redes matemáticas.
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